機械優(yōu)化設計結(jié)課論文(編輯修改稿)
2025-07-15 22:16 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 特點。優(yōu)化設計問題大多數(shù)是約束的優(yōu)化問題，根據(jù)處理約束條件的方法的不同可以分為直接法和間接法。直接法常見的方法有復合形法、約束坐標輪換法和網(wǎng)絡法等。其內(nèi)涵是構(gòu)造一個迭代過程，使每次的迭代點都在可行域中，同時逐步降低目標函數(shù)值，直到求得最優(yōu)解。遺傳算法是20世紀70年代初期由美國密執(zhí)根大學霍蘭教授提出的一種全新概率優(yōu)化方法。遺傳算法是一種非確定性的擬自然算法，它仿造自然界生物進化的規(guī)律，對一個隨機產(chǎn)生的群體進行法制演變和自然選擇，適者生存，不適者淘汰，如此循環(huán)往復，是群體素質(zhì)和群體中個體的素質(zhì)不斷演化，最終手鏈于全局最優(yōu)解。遺傳算法具有自適應性、全局優(yōu)化性和隱含并行性。主要應用領域有：函數(shù)玉華方面、組合優(yōu)化、機器學習、控制方面、圖像處理、故障診斷、人工生命、神經(jīng)網(wǎng)絡等最近幾年中遺傳算法在機械工程領域也開展了多方面的應用，主要表現(xiàn)在：（1） 機械結(jié)構(gòu)優(yōu)化設計：針對簡單遺傳算法中的線性適應度、恒定交叉與變異概率等不能動態(tài)地適應整個迅游過程，提出采用非線性適用度與自適應交叉、變異概率的改進遺傳算法。此方法為解決工程結(jié)構(gòu)優(yōu)化設計、多峰值函數(shù)求極值等問題提供了參考。（2） 可靠性分析：以框架結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的可靠性分析為基礎，提出框架結(jié)構(gòu)系統(tǒng)可靠性優(yōu)化的遺傳算法。（3） 故障診斷：以網(wǎng)絡權(quán)重和偏差的實數(shù)形式作為基因構(gòu)成染色體向量，采用基因多點交叉和動態(tài)變異進行種群最優(yōu)選擇，提出了一種新的遺傳算法，并在此基礎上設計出一種基于遺傳算法和溶解氣體分析的變壓器故障在線診斷系統(tǒng)。（4） 參數(shù)辨識：在現(xiàn)有TS模糊模型參數(shù)辨識方法的基礎上，提出了一種優(yōu)先應用最小二乘法對結(jié)論參數(shù)進行粗略辨識，以確定參數(shù)的大致范圍之后，再應用遺傳算法對前提參數(shù)和結(jié)論參數(shù)同時優(yōu)化的參數(shù)辨識方法。（5） 機械方案設計：通過把機械方案設計過程看作是一個狀態(tài)空間的求解問題，用遺傳算法控制其搜索過程，構(gòu)建完善了新的遺傳編碼體系，為了適應新的編碼體系重新構(gòu)建了交叉和變異等遺傳操作，并利用復制、交換和變異等操作進行一次次迭代，最終自動生成一組最優(yōu)的設計方案。此外，遺傳算法還應用在模糊邏輯控制器、機器人運動學、范秋工程、節(jié)能設計、復合材料優(yōu)化、金屬成形優(yōu)化、數(shù)控加工誤差自適應預報等控制方面
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